Hand Pose Estimation
Ce bloc de fonction détecte et estime les points clés de la main (21 par main) dans les images et fournit à la fois une superposition visuelle et des données structurées de détection. Il est conçu pour une utilisation en temps réel et propose des contrÎles pour la sensibilité de détection, la visibilité des points clés, le style du squelette de sortie et le nombre maximum de mains à traiter.
đ„ EntrĂ©es
Image
Fournissez une image (frame caméra, image chargée ou image prétraitée) à analyser pour la présence de mains.
đ€ Sorties
Visualization
Image annotée montrant points clés, squelettes et boßtes englobantes.
Hands
Données structurées (liste/dictionnaire) incluant les boßtes englobantes, les positions par point clé, les scores de confiance et les drapeaux de visibilité.
Model Info
Informations de base dâexĂ©cution, comme le style de squelette sĂ©lectionnĂ© et les paramĂštres de seuil.
Hand Count
Nombre de mains détectées (aprÚs application des limites configurées).
đčïž ContrĂŽles
Skeleton Style
Choix du format de visualisation des points clés/squelettes (ex. style MMPose ou OpenPose).
Det Threshold
Ajuste la confiance minimale requise pour quâune dĂ©tection de main soit considĂ©rĂ©e valide (Ă©chelle 0â100).
Keypoint Threshold
Seuil minimal de confiance pour quâun point clĂ© individuel soit considĂ©rĂ© comme visible (0â100).
Max Hands
Limite le nombre de mains renvoyées et dessinées (utile pour réduire la taille des sorties et la charge de traitement en scÚnes encombrées).
đš FonctionnalitĂ©s
Superposition visuelle avec points clés, connexions de squelette et boßtes englobantes pour chaque main détectée.
Sortie structurée de type JSON pour la logique en aval : boßtes englobantes, positions (x,y) par point clé, confiance et visibilité.
Seuils ajustables par lâutilisateur pour Ă©quilibrer sensibilitĂ© et faux positifs.
Limitation du nombre de mains traitées via
Max Handspour un comportement en aval prévisible.Utilisation automatique du matériel disponible pour améliorer la vitesse (préférence GPU si présent).
đ Mode dâemploi
Fournissez une source dâimage Ă lâentrĂ©e
Image(caméra live, flux ou fichier image).Choisissez le
Skeleton Stylesouhaité pour la visualisation et le format en aval.Ajustez
Det Thresholdpour ignorer les détections faibles si nécessaire.Ajustez
Keypoint Thresholdpour définir quels points clés sont considérés visibles.Réglez
Max Handssi vous voulez suivre un nombre limité de mains.Lisez les sorties : utilisez
Visualizationpour prĂ©visualiser, etHands/Hand Countpour la logique, lâinterface ou le journal.
đ Fonctionnement
Pour une image fournie, le bloc analyse la photo pour trouver des mains, applique les seuils de confiance pour détection et points clés, limite les résultats par Max Hands, puis produit : une image visuelle avec superpositions, une liste structurée des mains détectées (boßtes et détails par point clé), un résumé Model Info et le nombre de mains détectées.
đĄ Astuces
Pour une entrée live, combinez avec
Camera USB,Camera IP (ONVIF)ouStream Readerpour alimenter des frames continus.Utilisez
Show Imagepour prĂ©visualiser la sortieVisualizationdans une plus grande fenĂȘtre pendant le rĂ©glage des seuils.PrĂ©traitez les images bruitĂ©es avec
Blur,DenoisingouImage Resizepour stabiliser la détection.Si les mains sont partiellement recadrées ou si vous souhaitez analyser une zone spécifique, placez un bloc
Image ROI SelectouImage ROIavant ce bloc.Pour annoter des résultats, combinez
VisualizationavecWrite Text On ImageouDraw Result On Imagepuis enregistrez viaImage Logger,Image WriteouRecord Video.Pour rĂ©duire les faux positifs et accĂ©lĂ©rer le traitement, dĂ©tectez dâabord les personnes avec
Object DetectionouObject Detection - Customet appliquez ensuite la dĂ©tection de mains uniquement sur les rĂ©gions personnes.Si vous avez besoin de points clĂ©s pour tout le corps en plus des mains, associez Ă
Skeleton Estimationet fusionnez les résultats dans les étapes suivantes.
đ ïž DĂ©pannage
Aucune détection : Essayez de diminuer légÚrement
Det ThresholdetKeypoint Threshold, ou amĂ©liorez la qualitĂ© de lâimage avecImage Resizer.Faux positifs / points clĂ©s bruyants : Augmentez les seuils et/ou recadrez la rĂ©gion dâintĂ©rĂȘt avec
Image ROI Selectpour supprimer le dĂ©sordre.Trop lent : Baissez la rĂ©solution dâimage via
Image Resize, rĂ©duisezMax Handsou utilisez une source dâimage plus rapide. Un systĂšme avec GPU accĂ©lĂ©rera le traitement.ModĂšle manquant / dĂ©pendances : Ce bloc nĂ©cessite le modĂšle de hand-pose disponible. Si le modĂšle ou les composants dâexĂ©cution sont absents, utilisez lâinstallateur de modules de lâapplication pour ajouter les packages runtime et modĂšle requis.
Si vous voulez un exemple de pipeline recommandĂ© pour le suivi de mains en direct (camĂ©ra â prĂ©traitement â hand pose â affichage/enregistrement), demandez une chaĂźne de blocs suggĂ©rĂ©e avec une courte explication.
Mis Ă jour